본 논문에서는 기 개발된 로터 블레이드 해석 모델 중 구조 모델을 보완하여 기존에 수행한 HART II의 연구결과와 비교하였다. 구조 모델은 혼합변분 정식화 기반의 기하학적 정밀 보 모델이며, 블레이드의 기하학적 비선형 거동을 정밀하게 예측할 수 있다. 기존 해석 결과에서는 비틀림 변형과 구조하중 결과에서 실험결과 대비 위상차가 발생하였는데 본 연구에서는 기존 결과 대비 위상차가 현저히 감소한 결과를 도출하였다.
본 논문에서는 보의 대변형 및 비틀림 변형을 고려한 인간동력항공기 주익 main spar 질량 최적화 과정을 소개한다. 순차적 이차 프로그래밍 기법(sequential quadratic programming)을 최적화 기법으로 선정해 구조 최적설계에 적절한 최적화 알고리즘을 수행하였다. Main spar 내부 직경, 적층 두께 등을 설계변수로 설정하였다. 목적함수에는 질량 최소화, 굽힘 변형 변위 일정, 그리고 비틀림 변형 각도 일정 등의 요소를 포함하였다. 굽힘과 비틀림 변형 계산엔 대변형 해석에 적합한 기하학적 정밀 보 모델을 도입하였으며, 기하학적 정밀 보 모델에 필요한 단면 물성은 Variational Asymptotic Beam Sectional Analysis(VABS) 단면 해석프로그램를 통해 계산하였다. 그 결과 main spar의 굽힘 변형 및 비틀림 변형을 최대 1.45% 이내로 유지한 채로 7.88%의 질량 감소를 이루는 최적설계를 도출하였다, 이후 응력복원 및 변형률 복원을 통해 최적설계의 구조적 안정성과 최적화 과정의 타당성을 검증하였다.
본 논문에서는 헬리콥터 블레이드에서 발생하는 자이로스코픽 세차 진동에 대해 연구하고, 능동 제어기 설계를 통하여 진동 저감 시뮬레이션을 수행한다. 이를 위해, 헬리콥터의 전진 비행시 동역학적 응답을 외팔보 조건을 갖는 회전익의 해석이 가능한 EDISON의 기하학적 정밀 보 구조동역학 프로그램을 이용하여 구조 해석을 진행하고 이를 단순 공기력 모델과 연성하여 공탄성 해석을 수행하였다. 실시간 구조 응답을 구하기 위해 EDISON 프로그램 해석 결과를 비선형 수식으로 모델링하는 기법과 트림해석에는 Newton-Raphson 기법 등이 사용되었다.
이 논문에서는 압전 MEMS에 대한 유한요소해석(FEA)응용이 연구되었다. 압전MEMS와 관련한 특수재료 및 기하학적 형상에 대한 몇 가지 두드러진 특징 및 앞으로의 연구가치가 있는 주제도 아울러 다룬다. 압전 능동박막을 이용한 센서 및 액츄에이터를 포함하는 단순구조에 대한 FEA모델링이 제시되었다. ZnO가 압전 재료로 사용되었다. 정적 전기기계적해석이 두 가지 모델에 대해 수행되었다. 압전효과로 발생한 처짐 및 센 서의 출력전압에 대한 FEA 결과는 해석치 혹은 실험측정값과도 우수하게 일치하였다. ANSYS가 P-MEMS의 가상신속시작체계를 위한 우수한 FEA도구임이 본 논문을 통해서 보여졌다.
이 논문은 지구중력포텐셜에 대한 포텐셜계수모델이 표고이상을 계산하는데 사용될 수 있다는 것과, 지오 이드 계산에 있어서 표고이상을 고려하였을 때 보다 정밀한 지오이드고를 산출할 수 있다는 것을 보여 주고 있다. 연구를 위해 EGM96의 계수와 수정계수가 사용되었고 한반도 일원의 수치지형모델인 KODEM33이 사용되었다. 연구 결과 나타난 표고이상의 크기는 최대 0.025 m, 평균 -0.015 m의 크기를 보여주었다. 본 연구에서 계산된 중력지오이드 모델의 평가를 위하여 GPS/Leveling데이터로부터 기하학적 지오이드를 산출하였으며, 비교 결과 교차의 평균값과 표준편차는 0.0114 m와 0.2817 m를 나타내 개선된 결과를 보여 주었다.
본 논문은 베셀타원체상에서 한반도 일원의 지오이드모델을 개발하기 위한 연구이다. 여러가지의 유용한 데이터를 사용하여 remove and restore technique에 의하여 GRS80 타원체상에서 정밀지오이드고를 계산하였으며, FFT 기법에 의하여 Stokes 적분을 수행하였다. GTOPO30으로부터 표고값을 추출하여 모든 격자점의 위치를 3 매개변수 방법에 의하여 베셀타원체 좌표계로 환산하였으며, 기하학적 방법으로 베셀지오이드고를 계산하였다. 연구 결과 한반도 일원에서의 GRS80 기준의 정밀 중력지오이드모델(KOGGDM33)과 베셀타원체 기준의 지오이드모델 (KOBGDM33)을 얻을 수 있었으며, 베셀타원체상에서의 지오이드고는 용암포의 -91.8 m에서 대한해협의 -39.0 m 에 이르기까지의 점진적인 분포를 보이는 것을 알 수 있었다.
사출 성형된 제품에서 발생하는 잔류응력은 최종 제춤의 기하학적 정밀도와 기계적 성질 및 열적 성질에 영향을 미친다. 사출성형된 제품의 잔류응력을 예측하기 위해서는 먼 저 열 및 유동장의 해석을 수행하여야 하고이를 위해서는 사출 성형의 세단계. 즉 충전, 보 압, 냉각을 모두고려해야한다. 검사체적 방법에 기초한 혼합 유한요소/유한차분방법을 사용 하는 수치 해석적 기법에 의하여 충전과정가 후충전 과정의 유동장 해서을 수행하였다. 일 반화된 헬레쇼 유동을 가정하였고 보압과 냉각과정시의 고본자의 압축성을 고려하였다. 점 도의 전단 변형률의 크기와 온도에 대한 의존성은 개선된 크로스 모델을 사용하여 나타내었 다. Tait에 의해 제안된 상태방정식은 고분자의 온도, 압력, 부피의 상호관계를 묘사하는 좋 은 방법을 제공하였다. 유동해석을 통하여 전 공정에 걸쳐서 온도와 압\ulcorner장의 변화에 대한 데이터를 얻었고 제품의 고체 응력해석의 입력 데이터로 사용하였다. 유한요소응력해석에는 평면 응력요소를 사용하였다. 다양한 형태의 금형에 대해서 공정 변수들을 달리하여 유동장 의 해석과 잔류응력의 계산을 수행하였다. 이로부터 공정조건과 유동장의 관계를 밝히고 최 종 제춤의 잔류 응력에의 영향을 고찰하였다.
본 논문에서는 고해상도 위성영상을 이용한 정밀 DEM 생성과 정확도 분석에 관한 연구를 수행하였다. 각 위성 영상에 적절한 센서모델링 기법을 적용하고 자동 피라미드 방식을 이용한 정합과 에피폴라 곡선의 기하학적 특징을 이용한 영상정합방식을 적용하여 보다 정확한 DEM을 생성하고자 노력하였다. 실험영상으로는 IKONOS, SPOT-5, Quickbird, Kompsat-2 위성영상을 이용하였다. 본 연구에서는 궤도-자세각 모델 기법을 확장시켜 Kompsat-2에 적용하여 DEM 생성을 성공적으로 수행하였으며 모든 생성된 DEM은 만족할만한 결과를 보여준다. 생성된 DEM을 USGS DTED 데이터와 비교하여 정확도를 평가하였으며 또한 상용소프트웨어로 생성한 DEM 결과와 비교 분석하였다. 모든 생성된 DEM은 $9m{\sim}12m$의 평균절대오차와 $13m{\sim}16m$의 RMS 오차를 가지며 상용소프트웨어로 생성한 DEM에 비해서도 우수한 성능을 보여준다.
본 논문에서는 동적하중 재하 시 공간 강뼈대 구조물의 비선형 시간이력 해석에 대한 간편하고 효율적인 수치해석 기법을 제시하였다. 뼈대의 강성행렬에 안정함수를 적용함으로서 기하학적 비선형성 즉 P-$\delta$ 및 P-$\Delta$ 효과를 고려하였다. 접선계수 개념 및 New Orbison 완전 소성면에 기초한 연화소성힌지를 적용하여 축방항력에 의한 부재의 점진적 항복 및 휨에 의한 부재의 부분 소성화를 고려하였다. 증분형태로 정식화된 뼈대 구조의 동적평형방정식의 해를 수치적으로 구하기 위하여 적분형태의 평균가속도법을 사용하여 컴퓨터 프로그램을 개발하였다. 검증 예제에 대하여 보요소 모델을 사용한 ABAQUS 및 개발된 프로그램에 의한 해석결과를 비교함으로서 개발된 프로그램의 정밀도와 해석시간에 대한 효율성을 입증하였다.
자율주행차에 있어 가장 중요한 요소는 차량 주변 환경과 정확한 위치를 인식하는 것이며, 이를 위해 다양한 센서와 항법 시스템 등이 활용된다. 하지만 센서와 항법 시스템의 한계와 오차로 인해 차량 주변 환경과 위치 인식에 어려움이 있다. 이러한 한계를 극복하고 안전하고 편리한 자율주행을 위해서 고정밀의 인프라 정보를 제공하는 정밀도로지도(high definition map, HD map)의 필요성은 증대되고 있다. 정밀도로지도는 모바일 매핑 시스템(mobile mapping system, MMS)을 통해 획득된 3차원 point cloud 데이터를 이용하여 작성된다. 하지만 정밀도로지도 작성에 많은 양의 점을 필요로 하고 작성 항목이 많아 수작업이 요구되어 많은 비용과 시간이 소요된다. 본 연구는 정밀도로지도의 필수 요소인 차선을 포함한 도로, 연석, 보도, 중앙분리대, 기타 6개의 클래스로 MMS point cloud 데이터를 유의미한정보로 분할하여 정밀도로지도의 효율적인 작성에 목적을 둔다. 분할에는 머신러닝 모델인 random forest (RF), support vector machine (SVM), k-nearest neighbor (KNN) 그리고 gradient boosting machine (GBM)을 사용하였고 MMS point cloud 데이터의 기하학적, 색상, 강도 특성과 차선 분할을 위해 추가한 도로 설계적 특성을 고려하여 11개의 변수를 선정하였다. 부산광역시 미남역 일대 5차선도로 130 m 구간의 MMS point cloud 데이터를 사용하였으며, 분할 결과 각 모델의 평균 F1 score는 RF 95.43%, SVM 92.1%, GBM 91.05%, KNN 82.63%로 나타났다. 가장 좋은 분할 성능을 보인 모델은 RF이며 클래스 별 F1 score는 도로, 보도, 연석, 중앙분리대, 차선에서 F1 score가 각각 99.3%, 95.5%, 94.5%, 93.5%, 90.1% 로 나타났다. RF 모델의 변수 중요도 결과는 본 연구에서 추가한 도로 설계적 특성의 변수 XY dist., Z dist. 모두 mean decrease accuracy (MDA), mean decrease gini (MDG)가 높게 나타났다. 이는 도로 설계적 특성을 고려한 변수가 차선을 포함한 여러 클래스 분할에 중요하게 작용하였음을 뜻한다. 본 연구를 통해 MMS point cloud를 머신러닝 기반으로 차선을 포함한 여러 클래스로 분할 가능성을 확인하고 정밀도로지도 작성 시 수작업으로 인한 비용과 시간 소모를 줄이는데 도움이 될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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